下载完成后进入到代码目录 保持虚拟环境激活状态,执行命令 pip install -r requirements.txt 等待相关依赖下载完成 程序执行 首先下载数据集,执行命令 bash download_example_data.sh 下载完成后的数据会存放在data目录中 执行下面的命令训练lego模型 python run_nerf.py --config configs/l
代码实现了多种不同数据集类型的读取与处理,包括 'llff'、'blender'、'LINEMOD'、'deepvoxels' 四种类型的数据集,本文以属于'blender'类型的lego数据集为例。根据代码运行的顺序,将代码分为 数据加载、创建网络、求解光线、训练网络 4部分进行解读。 2. 代码整体架构 nerf-pytorch/ ├── configs │ ├── ...
一般而言，下载完数据后，大概文件夹结构如下图所示：现在，环境、数据与代码三者都准备好了，只需简短的一行代码，就能执行 NeFR 模型的训练与验证：python run_nerf.py --config configs/nerf/nerf_blender_base01.py --dataname lego 其中 dataname 表示数据目录下的具体数据集，config 表示模型的具体配置文件...
将lego数据集放在项目的data下,运行 python3 tools/run_net.py --config-file ./projects/ngp/configs/ngp_base.py 出现 Failed reason:[f 1014 12:27:24.550589 68 helper_cuda.h:128] CUDA error at /home/hsta ck/.local/lib/python3.10/site-packages/jittor/src/mem/allocator/cuda_host_allocator.cc...
现在,环境、数据与代码三者都准备好了,只需简短的一行代码,就能执行 NeFR 模型的训练与验证: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 python run_nerf.py--config configs/nerf/nerf_blender_base01.py--dataname lego 其中dataname 表示数据目录下的具体数据集,config 表示模型的具体配置文件。因为 ...
为了确定问题是数据集本身的问题还是这几个模型不适用于合成数据(或许因为有gap),尝试用NeRF提供的lego数据集在VolSDF上进行训练,但发现NeRF采用的合成数据集全是RGBA格式(猜测可能是因为NeRF作者发现利用RGB图像训练效果不好,于是改用了RGBA格式,不然难以解释他们为何单独为合成数据集搞了一个输入格式)。我首先将lego...
一般而言,下载完数据后,大概文件夹结构如下图所示: 现在,环境、数据与代码三者都准备好了,只需简短的一行代码,就能执行 NeFR 模型的训练与验证: python run_nerf.py --config configs/nerf/nerf_blender_base01.py --dataname lego 其中dataname 表示数据目录下的具体数据集,config 表示模型的具体配置文件。因为...
(1).从http://cseweb.ucsd.edu/~viscomp/projects/LF/papers/ECCV20/nerf/nerf_example_data.zip 下载测试数据集,解压缩; (2).在nerf-pytorch下新建data目录,将解压缩后的nerf_synthetic文件拷贝到data目录下; (3).执行: python run_nerf.py --config configs/lego.txt ...
python run_nerf.py --config config_lego.txt 1. 经过20万次迭代后,您应该会看到这样的视频: 渲染一个NeRF 启动程序 bash download_example_weights.sh 1. 为Fern数据集获得一个预训练的高分辨率NeRF。现在您可以使用render_demo.ipynb来呈现新的视图。
EuRoC数据集上的双目实验,Photo-SLAM是第一个支持双目输入的在线NeRF建图的SLAM。 和其他两个实时NeRF SLAM相比,这个建图质量提升的可不是一点半点。 感觉这项工作好棒呀,可惜没有开源。对更多实验结果和文章细节感兴趣的读者,可以阅读一下论文原文~ 下载1 ...